Classification de vraisemblance maximale (Spatial Analyst)

Niveau de licence :BasicStandardAdvanced

Récapitulatif

Effectue une classification de vraisemblance maximale sur un jeu de canaux raster et crée un raster classé en sortie.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'outil Classification de vraisemblance maximale

Utilisation

Syntaxe

MLClassify (in_raster_bands, in_signature_file, {reject_fraction}, {a_priori_probabilities}, {in_a_priori_file}, {out_confidence_raster})
ParamètreExplicationType de données
in_raster_bands
[in_raster_band,...]

Canaux raster en entrée.

Raster Layer
in_signature_file

Fichier de signatures en entrée dont les signatures de classes sont utilisées par le classificateur de vraisemblance maximale.

Une extension .gsg est requise.

File
reject_fraction
(Facultatif)

Partie des cellules qui resteront non classifiées en raison de la plus petite possibilité d'affectations correctes.

La valeur par défaut est 0,0 (chaque cellule est classée).

Les 14 entrées valides sont 0,0, 0,005, 0,01, 0,025, 0,05, 0,1, 0,25, 0,5, 0,75, 0,9, 0,95, 0,975, 0,99 et 0,995.

String
a_priori_probabilities
(Facultatif)

Indique la manière dont sont déterminées les probabilités a priori.

  • EQUAL Toutes les classes présentent la même probabilité a priori.
  • SAMPLE Les probabilités a priori sont proportionnelles au nombre de cellules dans chaque classe par rapport au nombre total de cellules échantillonnées dans toutes les classes du fichier de signatures.
  • FILELes probabilités a priori sont attribuées à chaque classe à partir d'un fichier de probabilités a priori ASCII en entrée.
String
in_a_priori_file
(Facultatif)

Fichier texte contenant des probabilités a priori pour les classes de signatures en entrée.

Une entrée pour le fichier de probabilités a priori n'est requise que lorsque l'option FILE est utilisée.

L'extension du fichier a priori peut être .txt ou .asc.

File
out_confidence_raster
(Facultatif)

Jeu de données raster de confiance en sortie spécifiant la certitude de la classification parmi 14 niveaux de confiance, la valeur la plus basse représentant la fiabilité la plus élevée.

Raster Dataset

Valeur renvoyée

NomExplicationType de données
out_classified_raster

Raster classé en sortie.

Raster

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de l'outil MaximimumLikelihoodClassification (fenêtre Python)

Cet exemple crée un raster classé en sortie contenant cinq classes dérivé d'un fichier de signatures en entrée et un raster multicanal.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
mlcOut = MLClassify("redlands", "c:/sapyexamples/data/wedit5.gsg", "0.0", 
                    "EQUAL", "", "c:/sapyexamples/output/redmlcconf")
mlcOut.save("c:/sapyexamples/output/redmlc")
2e exemple d'utilisation de l'outil MaximimumLikelihoodClassification (script autonome)

Cet exemple crée un raster classé en sortie contenant cinq classes dérivé d'un fichier de signatures en entrée et un raster multicanal.

# Name: MLClassify_Ex_02.py
# Description: Performs a maximum likelihood classification on a set of 
#    raster bands.
# Requirements: Spatial Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set local variables
inRaster = "redlands"
sigFile = "c:/sapyexamples/data/wedit5.gsg"
probThreshold = "0.0"
aPrioriWeight = "EQUAL"
aPrioriFile = ""
outConfidence = "c:/sapyexamples/output/redconfmlc"


# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

# Execute 
mlcOut = MLClassify(inRaster, sigFile, probThreshold, aPrioriWeight, 
                    aPrioriFile, outConfidence) 

# Save the output 
mlcOut.save("c:/sapyexamples/output/redmlc02")

Environnements

Thèmes connexes

Informations de licence

ArcGIS for Desktop Basic: Requis ArcGIS Spatial Analyst
ArcGIS for Desktop Standard: Requis ArcGIS Spatial Analyst
ArcGIS for Desktop Advanced: Requis ArcGIS Spatial Analyst
5/10/2014